JSON in un database NoSQL: vantaggi e svantaggi

In questo articolo, esploreremo come archiviare JSON in un database NoSQL. Esamineremo i vantaggi e gli svantaggi dell'utilizzo di JSON in un database e vedremo come lavorare con i dati JSON in alcuni dei database NoSQL più popolari . Alla fine di questo articolo, dovresti avere una buona conoscenza di come archiviare JSON in un database NoSQL.

Alcune funzionalità del modello di documento sono diventate popolari nei database relazionali più diffusi. Il tipo più comune di dati JSON è una caratteristica di questi sistemi. In PostgreSQL 9.2 è stata aggiunta la possibilità di convertire i dati in JSON. Altri modelli che prima erano considerati inefficienti e inutilizzabili si stanno facendo strada nell'area. Puoi comunicare i dati tra più servizi utilizzando la codifica de facto fornita dall'ecosistema node.js. Nei sistemi poliglotti, i buffer Apache Avro o Protocol vengono generalmente utilizzati come meccanismi di passaggio dei dati. XML sta attualmente perdendo terreno rispetto a JSON, che è più vicino ai modelli di dati lato client.

Come linguaggio lato server, tutti i linguaggi lato server dovrebbero supportare un'efficiente serializzazione dei dati utilizzando JSON, come Python e Java. Di conseguenza, la trasformazione dei dati necessaria per passare la configurazione tra il front-end e il feed dei social media dell'utente è ridotta. Potresti voler eseguire un aggiornamento in sequenza che cambia con il rilascio di ogni versione. Quando si tratta di compatibilità con le versioni precedenti o successive, sono necessarie applicazioni meno recenti per gestire il nuovo formato. È noto che le relazioni con una o più persone causano problemi quando non vengono svolte correttamente. Possiamo semplicemente mantenere questi collegamenti nella tabella delle canzoni perché non hanno alcuna relazione con nessun'altra relazione che non sia la tabella delle canzoni. Il JSON può anche essere interrogato per determinare se i risultati sono completamente compatibili con l'applicazione o solo con chiavi specifiche.

Poiché sono coinvolti così tanti dati, ciò potrebbe comportare una capacità eccessiva di archiviazione dei dati. Diversi fornitori, tra cui Postgres e MongoDB, hanno creato le proprie versioni della rappresentazione dei dati, come JSONB e BSON. In alcuni documenti, i valori memorizzati possono essere applicati a chiavi errate o non valide.

MongoDB è il database NoSQL più utilizzato. Database orientato ai documenti MongoDB è un database NoSQL gratuito, open source, multipiattaforma che utilizza strutture di dati simili a JSON con schemi.

Il database JSON è uno dei database NoSQL che fornisce una varietà di tipi di dati ed è semplice da modificare se necessario. I dati possono essere archiviati in documenti anziché in tabelle rigide, rendendo i database JSON più adattabili.

La categoria di database JSON è una delle più popolari tra i database NoSQL. I database relazionali tradizionali , a differenza dei database NoSQL, sono progettati per archiviare dati al di fuori di colonne e righe.

I dati in JSON possono essere archiviati in formati temporanei. Un sito Web, ad esempio, può generare dati generati dall'utente, come un modulo inviato. Può anche essere utilizzato come formato dati per qualsiasi linguaggio di programmazione per fornire elevati livelli di interoperabilità.

Puoi archiviare Json in Nosql?

In SQL Server o nel database SQL, i documenti JSON possono essere archiviati ed eseguire query sui dati JSON allo stesso modo di un database NoSQL.

I database JSON (JavaScript Object Notation), utilizzati in un gran numero di database moderni, utilizzano un formato di dati noto come database JSON. Lo standard, introdotto per la prima volta nel 2006, lo rende semplice da comprendere sia per gli esseri umani che per le macchine. I database NoSQL sono progettati e scritti tenendo conto di casi d'uso specifici, come l'archiviazione dei dati, la progettazione e la selezione di metodi di query/indicizzazione e la strutturazione dei dati. Le strutture di database a grafo , come i database a grafo, in genere supportano l'elaborazione in memoria come parte dell'elaborazione in memoria. Ogni pezzo di dati è collegato a una serie di numeri ID di relazione memorizzati su un disco che sono stati impostati in queste strutture. Con un approccio basato su cluster, il database può creare una piattaforma dati più ampia aggiungendo più nodi. I dati sono partizionati tra i nodi per facilitare l'archiviazione e l'elaborazione distribuite.

La possibilità di aggiungere nuovi attributi a un documento è un'estensione dello schema del documento. Semplifica la gestione dello schema dell'applicazione e accelera la distribuzione dei microservizi eliminando la necessità di DBA. I nomi delle chiavi dei documenti possono essere trattati come nomi di colonne in una tabella relazionale. Se desideri utilizzare Couchbase, puoi farlo sapendo di avere accesso a un alto livello di prestazioni e flessibilità. L'aggiunta di un nuovo nodo a un cluster è un processo semplice, mentre il bilanciamento e la replica dei dati vengono eseguiti automaticamente dalla riga di comando. Il servizio di database gestisce tutti gli indici, le partizioni, le repliche e le funzioni di accesso ai dati configurate nel database.

Un file JSON è un formato di interscambio di dati a basso costo semplice da leggere e scrivere. I dati possono essere rappresentati su più piattaforme e applicazioni utilizzando questo linguaggio. Amazon DocumentDB, con il suo servizio di database di documenti veloce, scalabile, altamente disponibile e completamente gestito, abilita i carichi di lavoro MongoDB. Di conseguenza, è semplice archiviare, interrogare e indicizzare i dati JSON.

Posso archiviare Json in MongoDB?

Sì, puoi archiviare JSON in MongoDB. JSON è un formato utilizzato per rappresentare i dati in modo leggibile dall'uomo. MongoDB è un database in grado di memorizzare dati in formato JSON .

MongoDB è un database NoSQL ad alte prestazioni sviluppato a metà degli anni 2000. I record di documenti (record) e di raccolta (tabelle) possono essere utilizzati per archiviare dati non relazionali in MongoDB. Il formato JavaScript Object Notation (JSON) è l'unico basato esclusivamente su JavaScript. Binary JSON (BSON) è una stringa JSON che può memorizzare una varietà di tipi di dati. In questo articolo impareremo come gestire i dati JSON in MongoDB. La strutturazione, l'importazione e l'esportazione dei dati sono solo alcune delle operazioni. In parole povere, MongoDB supporta sia JSON che MongoDB. Invece di creare una nuova tabella, incorpora i dati e gli elenchi correlati nello stesso documento come mostrato nell'immagine sottostante.

Cos'è Json nel database Nosql?

JSON (JavaScript Object Notation) è un formato di interscambio di dati leggero. Per gli esseri umani è facile leggere e scrivere. È facile per le macchine analizzare e generare. Si basa su un sottoinsieme del linguaggio di programmazione JavaScript, standard ECMA-262 3a edizione - dicembre 1999. JSON è un formato di testo completamente indipendente dal linguaggio ma utilizza convenzioni familiari ai programmatori della famiglia di linguaggi C (C, C++, JavaScript e così via). Queste proprietà rendono JSON un linguaggio ideale per lo scambio di dati.

Un database JSON è un database NoSQL di tipo documento che può essere utilizzato per archiviare dati semi-strutturati. Questo formato è molto più flessibile delle righe-colonne, che è un metodo di scrittura lungo e costoso. I database di documenti, a differenza dei file system, sono strutturati in modo tale che ogni documento venga gestito individualmente. Poiché MongoDB supporta diversi tipi di indici, i database NoSQL hanno prestazioni migliori rispetto ai database standard. Puoi anche collegare più documenti insieme (incorporando informazioni) oppure puoi creare documenti separati e poi collegarli insieme. L'annidamento di oggetti all'interno di un documento, come array nidificati o documenti incorporati, è semplice da interrogare. I database di documenti come MongoDB hanno un ricco linguaggio di query (MQL) e una pipeline di aggregazione, rendendo l'elaborazione e la trasformazione dei dati molto più semplice di quanto non sia stata tradizionalmente. Di conseguenza, questi database possono essere facilmente passati a popolari programmi di analisi dei dati come Python e R senza richiedere alcuna codifica aggiuntiva. Altre caratteristiche di MongoDB, come le prestazioni e l'ottimizzazione dello spazio, lo rendono il database JSON più popolare .

I database SQL, come MySQL, non supportano JSON perché è meno efficiente e non destinato ad applicazioni ad alto traffico. Di conseguenza, MySQL è una buona scelta per coloro che richiedono una grande quantità di dati e vogliono mantenere alte le prestazioni. Dovresti usare JSON se hai solo bisogno di un database leggero che può essere usato per applicazioni su piccola scala.

Database Json: la soluzione perfetta per l'archiviazione di dati semi-strutturati

Un database JSON può archiviare dati semi-strutturati. Il fatto che siano flessibili ed efficienti significa che possono essere utilizzati per memorizzare dati che non richiedono una tabella normalizzata.

Database JsonNosql

I database JSON NoSQL stanno diventando sempre più popolari in quanto offrono un'alternativa più flessibile e scalabile ai tradizionali database relazionali. I database JSON sono particolarmente adatti per la gestione di strutture di dati complesse e per applicazioni che richiedono l'accesso ai dati in tempo reale.

I database dei documenti, come il database MapR (ora parte di HP Enterprise Server Data Fabric), sono talvolta indicati come database senza schema. I database di documenti, a differenza dei database relazionali, non richiedono la stessa struttura predefinita; tuttavia, è necessario definire gli aspetti di come si intende organizzare i dati per creare un database di documenti. Se la tua applicazione funziona male quando si tratta di modellazione dei dati, non ha alcuna possibilità di funzionare bene a lungo termine. Puoi denormalizzare il tuo schema utilizzando HPE Ezmeral Data Fabric e archiviarlo in una singola riga o creare un database NoSQL con più indici. Quando i dati sono raggruppati per intervallo di chiavi, è più facile leggere e scrivere per chiave di riga. Il modello ER può essere utilizzato per definire il modello fisico in modo che i dati che possono essere letti insieme vengano archiviati separatamente. Il modello NoSQL consente di denormalizzare o duplicare i dati per accedervi e archiviarli tutti insieme.

Si tratta di un archivio dati denormalizzato, in cui i dati sono archiviati in una tabella e contiene più indici che normalmente sarebbero archiviati in un database relazionale. Se le tue tabelle sono in una relazione uno-a-molti, possono essere modellate come un singolo documento. Una riga in un database relazionale rappresenta un'istanza specifica di un oggetto simile. Un modello di programmazione orientata agli oggetti consente di collegare diversi tipi di oggetto, ad esempio estendendo lo stesso tipo di base. Ogni documento contiene una chiave di riga corrispondente a un nodo nella sua struttura ad albero. Nel campo padre vengono memorizzati gli ID dei nodi e nel campo figli gli ID dei nodi vengono archiviati in un array. In questo post del blog, esaminerò alcune delle differenze tra la modellazione dei dati del database dei documenti e la modellazione del database relazionale. I modelli di documento consentono agli oggetti di ciascun sottotipo di memorizzare i propri attributi nello stesso modo in cui lo farebbero se si trovassero in un tipo di base o in altri sottotipi. Ciò consente la modellazione di vari tipi di prodotto nella stessa tabella e il raggruppamento dei prodotti per tipo.

Json o MongoDB: qual è la scelta migliore per l'archiviazione dei dati?

L'archiviazione dei dati in JSON è popolare perché è semplice da leggere e scrivere e può essere facilmente trasmessa in rete perché è leggera e facile da leggere. MongoDB è una scelta popolare per l'archiviazione dei dati grazie alla sua velocità, flessibilità e capacità di ridimensionamento.

Il modo migliore per archiviare Json nel database

Non esiste una risposta definitiva a questa domanda in quanto dipende dalle esigenze specifiche dell'applicazione. Tuttavia, alcune persone consigliano di utilizzare un database orientato ai documenti come MongoDB per archiviare i dati JSON. Questo perché i database orientati ai documenti sono progettati per funzionare con dati archiviati in un formato simile a JSON.

Il seguente modello viene utilizzato per archiviare i dati relativi all'utente nella mia tabella: un uid (chiave primaria) e una colonna meta che memorizza altri dati sull'utente in formato JSON. In qualità di sviluppatore, perché dovrei utilizzare una colonna per proprietà (invece di utilizzare più colonne)? Come posso eseguire una query su un utente chiamato "foo"? I dati possono essere archiviati in una varietà di formati tramite documenti JSON. Le chiavi esterne possono essere create nelle colonne (ma non nei documenti JSON), ma non tra le colonne (sebbene possano essere separate). È fondamentale prendere in considerazione soluzioni NoSQL come MongoDB se si desidera poter aggiungere tutti i campi desiderati senza essere limitati da limiti di dimensione (diversi da un limite di dimensione del documento arbitrario). Tabella 1: il numero di colonne per valore di un database relazionale.

Uno dei vantaggi dell'utilizzo di JSON è che è semplice creare un'altra coppia chiave/valore in un campo JSON quando il team non è disciplinato, quindi si è tentati di evitare la migrazione dello schema. La struttura di WordPress, ad esempio, rende facile identificare tali tipi di contenuti (almeno WordPress è stato il primo posto in cui l'ho osservato, e molto probabilmente ha avuto origine da qualche altra parte). È più veloce e può contenere più chiavi di un BLOB JSON , ma non è veloce come alcune soluzioni NoSQL. Una combinazione di due modelli non causa necessariamente un problema (supponendo che non ci sia spazio extra), ma se i due set di dati non vengono mantenuti sincronizzati, potrebbero sorgere problemi. Il supporto PLV8 di PostgreSQL (insieme eventualmente ad altri RDBMS con linguaggi di stored procedure più flessibili) lo rende una scelta migliore rispetto ad altri RDBMS. Credo che tu sia più adatto ai database NoSQL come MongoDB se stai tentando di combinare un modello non relazionale con un database relazionale. Come hanno sottolineato altri osservatori, il processo di ricerca sarà più lento. Il modo più semplice per eseguire una query in base a ciò sarebbe inserire una colonna -ID.

Dynamodb: come archiviare un documento Json

È possibile utilizzare il tipo longblob, che può gestire fino a 4 GB di dati per la colonna che contiene l'oggetto JSON di grandi dimensioni e può inserirlo, aggiornarlo e leggerlo come se fosse testo. Come memorizzi il file json in dynamodb? Un documento JSON può essere archiviato come attributo in una tabella DynamoDB. Il metodo withJSON viene utilizzato per eseguire questa operazione. Il metodo analizza il documento JSON e mappa ogni elemento ai dati DynamoDB. Postgres va bene per json? Se utilizzi dati JSON statici e dati attivi strutturati in SQL, PostgreSQL è una buona scelta perché la sua rappresentazione JSONB è efficiente e consente l'indicizzazione.

È necessario creare un database scalabile per archiviare ed eseguire query sui dati JSON Cosa si utilizza

Un database scalabile è in grado di gestire una grande quantità di dati e fornire un rapido accesso a tali dati. Un'opzione per l'archiviazione e l'interrogazione dei dati JSON consiste nell'utilizzare un database NoSQL come MongoDB. MongoDB è un database orientato ai documenti adatto per l'archiviazione di dati in formato JSON. Un'altra opzione è utilizzare un database relazionale come MySQL. Sebbene MySQL non sia adatto per l'archiviazione di dati JSON, può essere utilizzato con l'aiuto di una libreria come Json2Mysql.

Tipo di dati Json in Mysql

Non è necessario convertire il formato stringa in e dal formato stringa. Questo documento può essere analizzato o formato senza richiedere alcuna conoscenza di programmazione. Di conseguenza, MySQL utilizza il tipo di dati JSON come tipo nativo. Sebbene l'archiviazione di dati JSON in una colonna MySQL presenti alcuni vantaggi, il database non supporta array nidificati o tipi di oggetto.

Il modo migliore per archiviare i dati JSON in Azure

Esistono alcuni modi per archiviare i dati JSON in Azure. Un modo consiste nell'usare Archiviazione BLOB di Azure. Puoi creare un contenitore BLOB e quindi archiviare i tuoi dati JSON in quel contenitore. Un altro modo consiste nell'usare Archiviazione tabelle di Azure. Puoi creare una tabella e quindi archiviare i tuoi dati JSON in quella tabella.